基于类高斯隶属函数的模糊万能逼近器性能分析

为了验证由三角形和高斯型隶属函数构造的逼近器均能以任意精度逼近非线性连续系统,引入了一种基于类高斯隶属函数的模糊逼近器设计方法,借助参数可调性来构造隶属函数的"泛模型",从而实现三角形到高斯型两类隶属函数的切换.由类高斯隶属函数、单值模糊器、乘积型推理和中心平均解模糊器构成模糊逼近系统,并由万能逼近定理指出逼近精度及模糊子集数目的确定方法.与神经网络、决策树和小波级数等非线性万能逼近器相比,模糊系统具有可解释性强和可利用语言信息的独特优势.分别以一维和二维非线性系统为例进行模糊逼近设计与分析,逼近效果体现了不同的控制特性,证明了类高斯函数用于模糊隶属函数表示的合理性和有效性.

Markowitz投资组合模型改进的三帧差分法运动目标检测

移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。